莫道君行早，更有早行人。—出自《增广贤文·上集》解释：别说你出发的早，还有比你更早的人。这篇博客我们将会深入的理解数组传参和函数指针等指针，是非常重要的内容，学好这部分才能算真正学懂C语言。目录一维数组传参🍀二维数组传参🐽一级指针传参🦑二级指针传参🐸函数指针🥶函数指针数组🐣指向函数指针数组的指针🦄总结😈一维数组传参🍀我们必须要对这方面理解透彻，才能让我们在写函数形参的类型时，有更清晰的理解我们来看一段代码#includevoidtest(intarr[])//ok?{}voidtest(intarr[10])//ok?{}voidtest(int*arr)//ok?{}voidtest2(in
摘要：CV、NLP、大模型...AI技术的加持下，让数字人内外在更加生动真实。在未来的发展中，数字人的应用场景越来越广泛，并将发挥出重要的作用，让美好照进生活。本文分享自华为云社区《AIGC：新AI时代，推动数字人进化的引擎》，作者：华为云社区精选。现在我们在手机视频里经常看到，几百平方米的空旷房间内没有工作人员，屏幕上的“美女主播”正在全自动直播带货；在某餐饮短视频账号中，一名主播正情绪饱满地介绍产品，此时，“他”连续直播已经超过24小时…原来，他们都是AI数字大军，即数字人。在今年电商行业的销售模式中，有超过50%的企业尝试新的营销手段——数字人直播带货。在直播期间，“家人们”、“上链接”
MidjourneyV5与V4进化在哪MidjourneyV5是Midjourney的最新版本，相比V4进行了一系列的进化和改进。这些进化和改进让V5更加高效、稳定和用户友好。以下是一些V5相比V4的主要进化。更快的处理速度在V5中，对处理速度进行了大幅度的优化。优化了算法并增加了更多的硬件资源，这使得V5更加快速地处理大规模数据。测试发现，相比于V4，V5在处理大型数据集时的速度提高了30%，在处理多个数据文件时的速度提高了20%。这意味着您可以更快地完成您的工作，提高工作效率。此外，还增加了更多的功能，如更多的数据处理方式、更多的数据可视化选项等等，这些功能将帮助您更好的理解和处理您的数据
在4月一经推出就火爆开发者社区的大语言模型综述更新了！此前，人大等学校的多位研究者回顾了大语言模型在背景知识、关键发现和主流技术等方面的进展，尤其强调了大语言模型的预训练、自适应调优、使用和能力评估。最近，研究者对于这些研究进行了更新。在这次更新中，添加了34多个新页面，200多个新参考。包括：-新论文（LLaMA系列）-新章节（例如，LLMs的复杂任务规划）-26个有用的prompt技巧-对LLM的8种完成特定任务的能力进行实证评估论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.18223LLM大事记下图是近年来大于100亿的大语言模型的时间轴。其中，时间轴主要根据模型的技术
人工智能和物联网是现在这个时代最具颠覆性的两项技术，它们能够感知、检测、倾听、预测并最终帮助人们。它们共同形成强大的协同效应，可以改变产业，提高效率，为企业和消费者创造新的价值。 人工智能是机器执行通常需要人类智能的任务的能力，例如推理、学习和决策。物联网是嵌入传感器、软件和连接的物理对象网络，使它们能够与其他设备和系统收集和交换数据。 人工智能和物联网的融合正在吸引大量投资。IDC公司的一份报告预测，今年全球在人工智能和物联网方面的支出将达到1.1万亿美元。人工智能和物联网的融合将改变运营和信息技术，进而改变流程、程序和软件驱动的流程和平台。 随着连接设备的数量不断增加，人工智能
鸿蒙OS的大文件夹功能算是很多用户非常喜爱的功能点之一，这个功能的影响力有多大呢？不难发现很多国产的定制UI都已经跟上了鸿蒙OS这一特性。而眼看着全新的鸿蒙OS3的发布时间的临近，华为余承东也是有忍不住了，自己亲自曝光了鸿蒙OS3的新特性，我们一起来看一看。1、组合卡片、堆叠卡片、智能文件夹进化从华为余承东公布的视频来看，这次鸿蒙OS3对于图标、卡片的整理方式有了更加高效的改变。首先便是卡片能够进行堆叠，众所周知鸿蒙系统内置的万能卡片非常之多，一个个摆放其实不仅占面积，同时效率还受到了影响。而这次鸿蒙OS3可以将多个卡片进行重叠，从而减小了卡片的占用面积，也不会太过影响卡片的使用效率。其次我们
开源羊驼大模型LLaMA上下文追平GPT-4，只需要一个简单改动！MetaAI这篇刚刚提交的论文表示，LLaMA上下文窗口从2k扩展到32k后只需要小于1000步的微调。与预训练相比，成本忽略不计。扩展上下文窗口，就意味着AI的“工作记忆”容量增加，具体来说可以：支持更多轮对话，减少遗忘现象，如更稳定的角色扮演输入更多资料完成更复杂的任务，如一次处理更长文档或多篇文档更重要的意义在于，所有基于LLaMA的羊驼大模型家族岂不是可以低成本采用此方法，集体进化？羊驼是目前综合能力最强的开源基础模型，已经衍生出不少完全开源可商用大模型和垂直行业模型。论文通信作者田渊栋也激动地在朋友圈分享这一新进展。基
纵览生成式人工智能（GenerativeAI或AIGC，两种表述均可，国内更多用AIGC）进化史，从AI诞生之始，人们就试图让机器生成内容，与其对话，并诞生了最早的图灵测试标准。多年来，生成式AI的发展一直不温不火。直到去年Midjourney、StableDiffusion等文生图应用点燃了大众的热情，再到11月ChatGPT的横空出世，更是引发了现象级热潮，让生成式AI走入了亿万用户的视野。本文结合国际企业实践经验，从大模型生态构建方式、行业应用的切入路径这两个视角切入，描绘生成式AI的行业应用版图，分享我们初步的观察与思考。目录生成式人工智能进化史——谁在布局生成式AI？前言
无论是从支撑元宇宙的底层技术上来看，还是从元宇宙的落地和应用上来看，一幅热火朝天的场景，正在上演着。这是人们对于元宇宙的认识正在变得深入和全面的表现，同样是元宇宙的发展开始进入到新周期的标志。当这一现象持续，元宇宙将彻底从一个仅仅只有少数玩家参与的存在，最终演变成为人人皆可参与，人人皆可享受红利的时代。对于元宇宙的明天在哪？对于元宇宙的未来之路究竟要如何走？不同的人，总是会给出不同的答案。对于那些专注于元宇宙技术的人来讲，他们看到的是，元宇宙所带来的需求的增加。比如，算力；比如，数据传输等等；对于那些专注于元宇宙应用的人来讲，他们看到的是，元宇宙所带来的供给端的改变。比如，虚实结合；比如，成本
前不久，全球最大上市咨询公司埃森哲发布2023年技术愿景《WhenAtomsmeetBits》报告，并在当中深度解析到：生成式AI成为2023年四大技术发展趋势之一。大型语言模型（LargeLanguageModel,LLM）领域的研发和布局在国内外有目共睹，以ChatGPT等为代表的生成式AI持续火热，让我们看到了AIGC技术(AIGeneratedContent，是指由人工智能生成的内容)强大的生产力，它进一步弥补人机交互的鸿沟，在意图理解上的高精准度重构许多产品和行业，也逐渐成为业内产品迭代的主抓点，已经在各行各业得到广泛应用，例如社交媒体、数字营销、电子商务、新闻报道等。AIGC技术能
